[转]Mysql中的SQL优化与执行计划
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一,如何判断SQL的执行效率?
通过explain 关键字分析效率低的SQL执行计划。
比如: explain select sum(moneys) from sales a, company b where a.company_id = b.company_id and a.year = 2006;
id : 1
select_type: SIMPLE
table:
type:
1.row:
id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
1 | SIMPLE | a | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | Using where |
2.row
id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
1 | SIMPLE | b | ref | ind_company_id | ind_company_id | 5 | sakila.a.company_id | 1 | Using where;Using index |
select_type: SIMPLE, 简单表,不使用表连接或子查询;PRIMARY,主查询,即外层的查询;UNION,UNION中的第二个查询或后面的查询;SUMQUERY,子查询中的第一个SELECT。
table: 输出结果集的表。
type: 表示表的连接类型,性能由好到坏,依次为,
system,表中只有一行,常量表。
const,单表中最多有一行匹配,如pramary key 或者 unique index
eq_ref,对于前面的每一行,此表中只查询一条记录,比如多表连接中,使用primary key 或 unique index
ref,与eq_ref 类似,区别在于不是primary key 或qunique index, 而是普通索引。
ref_or_null,与ref 类似,区别在于查询中包含对null的查询。
index_merge,索引合并优化
unique_subquery,in的后面是一个查询主键字段的子查询。
index_subquery,与unique_subquery类似,区别在于是查询非唯一索引字段的子查询。
range,单表中的范围查询。
index,对于前面的每一行,都通过查询索引来得到数据。
all,全表扫描。
possible_keys: 表示查询时,可能使用的索引。
key:表示实际使用的索引。
key_len:索引字段的长度。
rows:扫描行的数量。
Extra:执行情况的说明和描述。
二,如何通过查询数据库各操作的比例及索引使用次数来判断数据库索引及使用是否合理?
1, 命令: >show status like 'Com_%';
结果:Com_xxx 表示每个xxx语句的执行次数。如:
Com_select, Com_insert,Com_update,Com_delete。
特别的,针对InnoDB:
Innodb_rows_read,select查询返回的行数
Innodb_rows_inserted,执行insert操作插入的行数 等等。
通过以上可以查看该数据库的读写比例,以便优化。
2, 命令:>show status like 'Handler_read%'
查看索引使用次数。
三,何时匹配到索引?
明确第一索引,第二索引的含义。回表,覆盖索引等优化方法。这里不再赘述。特别的,组合索引只能前缀匹配。同样,like 关键字也只能前缀匹配索引,通配符不能放在第一个字符。
四,何时不走索引?
1,如果mysql 估计索引使用比全表扫描更慢,则不使用索引。例如几乎获取全表数据的范围查询等等。
2,or 分开的条件,OR前的条件列有索引,后面的没有索引,那么涉及的索引都不会用到。
3,条件不是组合索引的第一部分,即不满足前缀左匹配的条件。
4,like 条件以%开始,则不走索引。
5,where 条件后如果是字符串,则一定要用引号括起来,不然自动转换其他类型后,不会走索引。
五,常用SQL优化
1,大批量插入数据,使用多值语句插入。
insert into test values (1,2),(2,3),(2,4)......
2, 优化group by, 默认情况下,mysql 会对所有group by C1,C2,C3 ... 的字段排序,与order by C1,C2,C3 类似,所以在group by 中增加相同列的order by 性能没什么影响。
如果用户想避免排序带来的影响,可以显式指定不排序,后面加上order by NULL。
3,order by 后面的顺序与索引顺序相同,且与where 中使用的条件相同,且是索引,则才会走真正索引。
4,in + 子查询的 SQL 尽量用join 连接来代替。
5,OR 之间的每个条件列都必须用到索引。
六,深层一些的优化
考虑每次查询时的IO消耗,回表次数;考虑表设计时,数据结构的不同,比如varchar ,char 区别;考虑表设计时每行数据的大小,尽量保持在128K以内,让其在一页内,避免跨页,大数据行。
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